Keywords
Abstract
Stroke is a leading cause of death and long-term disability worldwide, and early detection is crucial for effective treatment and improved patient outcomes. Neuroimaging modalities, including computed tomography (CT) and magnetic resonance imaging (MRI), are essential for identifying ischemic and hemorrhagic strokes. However, manual interpretation of neuroimages can be time-consuming, subjective, and dependent on radiologist expertise. Artificial intelligence (AI) and deep learning methods, particularly convolutional neural networks (CNNs), provide automated, accurate, and rapid analysis of neuroimaging data, enabling early detection, classification, and localization of stroke lesions. This paper reviews current AI methodologies for stroke detection using CT and MRI, discusses challenges such as image variability, limited annotated datasets, and model interpretability, and highlights the potential of AI systems to enhance diagnostic accuracy, optimize clinical workflows, and improve patient outcomes.
References
1. Chilamkurthy, S., Ghosh, R., Tanamala, S., et al. (2018). Deep learning algorithms for detection of critical findings in head CT scans: A retrospective study. The Lancet, 392(10162), 2388–2396. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(18)31645-3
2. Kamnitsas, K., Ledig, C., Newcombe, V. F., et al. (2017). Efficient multi-scale 3D CNN with fully connected CRF for accurate brain lesion segmentation. Medical Image Analysis, 36, 61–78. https://doi.org/10.1016/j.media.2016.10.004
3. Lee, H., Yoon, H., & Kim, H. (2019). Deep learning in ischemic stroke imaging. Journal of Stroke, 21(3), 248–259. https://doi.org/10.5853/jos.2019.00765
4. Titano, J. J., Badgeley, M., Schefflein, J., et al. (2018). Automated deep-neural-network surveillance of cranial images for acute neurologic events. Nature Medicine, 24, 1337–1341. https://doi.org/10.1038/s41591-018-0107-y
5. Begali o‘g, I. U. B., Malikovich, E. S., & Ahrorxonov, A. (2025). Tibbiyotda robototexnika: Jarrohlik sohasida qo ‘llanishi. Multidisciplinary Journal of Science and Technology, 5(5), 878-884.
6. Kamnitsas, K., Baumgartner, C. F., Ledig, C., et al. (2017). Multi-scale 3D convolutional neural networks for automated detection of acute ischemic stroke lesions. NeuroImage: Clinical, 16, 497–507. https://doi.org/10.1016/j.nicl.2017.08.003
7. Chen, X., Yu, H., & Zhang, H. (2020). Deep learning for stroke diagnosis and outcome prediction: A review. Frontiers in Neurology, 11, 576. https://doi.org/10.3389/fneur.2020.00576
8. Begali o‘g, I. U. B., Malikovich, E. S., & Olimov, A. (2025). Bolalar tibbiyotida VR o’yinlari. Multidisciplinary Journal of Science and Technology, 5(5), 714-721.
9. Begali o‘g, I. U. B., & Shuhratovna, S. D. (2025). Diabetiklar uchun mobil ilovalar va ularning samaradorligi. Multidisciplinary Journal of Science and Technology, 5(5), 710-713.
10. Begali o‘g, I. U. B., & Mukarram, A. (2025). Kasalliklarning geografik tarqalishi xaritalari (GIS texnologiyalari). Multidisciplinary Journal of Science and Technology, 5(5), 644-648.
11. Begali o‘g, I. U. B., & Shodmonovna, X. A. (2025). COVID-19 DAVRIDA TELEMEDITSINANING ORNI. Multidisciplinary Journal of Science and Technology, 5(5), 698-702.
12. Begali o‘g, I. U. B., & Mohinur, M. (2025). Da Vinci roboti va jarrohlik amaliyotlari. Multidisciplinary Journal of Science and Technology, 5(5), 649-653.
13. Begali o‘g, I. U. B. (2025). Shaxsiylashtirilgan tibbiyot (Personalized medicine). Multidisciplinary Journal of Science and Technology, 5(5), 682-688.
14. Begali o‘g, I. U. B., & Bahromov, H. (2025). Nanorobotlar orqali qon tomirlarini tozalash. Multidisciplinary Journal of Science and Technology, 5(5), 657-662.
15. Begali o‘g, I. U. B. (2025). The Importance of Integration in General Education Schools and Theoretical Foundations for Developing Teaching-Oriented Integrative Software. Multidisciplinary Journal of Science and Technology, 5(4), 641-646.
16. Arzikulov, F., & Makhsudov, V. (2025). HOW TO CALCULATE OPERATIONS ON MATRICES USING EXCEL. Modern American Journal of Engineering, Technology, and Innovation, 1(2), 119-132.
17. Mustafakulov, A. A., Arzikulov, F. F., & Dzhumanov, A. (2020). Use of Alternative Energy Sources in the Mountainous Areas of the Jizzakh Region of Uzbekistan. Internauka: electron. scientific. zhurn,(41 (170)).
18. Арзикулов, Ф. Ф., & Мустафакулов, А. А. (2021). Программное обеспечение, измеряющее мощност генератора энергии ветра.
19. Saidkasimova, N. S., Matnazarova, G. S., & Mirtazayev, O. M. (2018). Some epidemiological patterns of salmonellosis in Uzbekistan. Biology and Medical problems, 4, 95-96.
20. Хамзаева, Н. Т., Матназарова, Г. С., & Расулов, Ш. М. Тошкент Шаҳрида Covid-19 Инфекцияси Билан Касалланганларнинг Эпидемиологик Таҳлили. Ўзбекистон Республикаси Соғлиқни Сақлаш Вазирлиги Тошкент Тиббиёт Академияси, 71.
21. Нормуратова, Г. А., & Матназарова, Г. С. (2024). Қодирова СБ ХНТ ОИВИНФЕКЦИЯСИНИНГ ЮҚИШ ЙЎЛЛАРИ ҲАМДА ПРОФИЛАКТИК ЧОРАТАДБИРЛАРИ ТЎҒРИСИДАГИ БИЛИМЛАР ДАРАЖАСИНИ БАҲОЛАШ. Журнал гуманитарных и естественных наук, (16), 1.
22. Волкова, Н. Н., Мусабаев, Э. И., Шерматов, В. А., Умурзаков, Ш. Д., Матназарова, Г. С., & Калугина, Л. Г. (2012). Лихорадка Западного Нила в Узбекистане. Инфекционные болезни, 10(2), 26-28.
23. MATNAZAROVA, G., MIRTAZAEV, O., BRYANTSEVA, E., ABDUKAKHAROVA, M., NEMATOVA, N., & KHAMZAEVA, N. (2020). The new coronavirus-COVID-19 in Uzbekistan. International Journal of Pharmaceutical Research (09752366), 12(4).
24. Saidkasimova, N. S., Mirtazaev, O. M., Matnazarova, G. S., Toshbaev, B. Y., & Khatamov, A. H. (2021). Epidemiological and Epizootological Characteristics of Salmonellosis and Improvement of Their Epidemiological Control. JournalNX, 610-618.
25. Tirkashev, O. S., Matnazarova, G. S., Bryantseva, E. V., Matyakubova, F. E., Rabbimova, N. T., & Mustaeva, G. B. (2022). Measles at the present stage.
26. Xamzaeva, N. T., Matnazarova, G. S., Olimjonova, G. O., Xusainova, X. J., & Mamadalieva, E. S. (2023). COVID-19 infeksiyasi bilan kasallangan bolalarning epidemiologik taxlili. In E Global Congress (Vol. 2, pp. 117-119).
27. Матназарова, Г. С., Хамзаева, Н. Т., & Абдуллаева, Ф. О. (2023). Covid-19 Инфекцияси билан касалланиш курсаткичларини беморларнинг жинси, ёши, касби ва кунлар бўйича тахлили. ILMIY TADQIQOTLAR VA JAMIYAT MUAMMOLARI, 2(1), 80-81.
28. Khamzaeva, N. T., Matnazarova, G. S., Saidkasimova, N. S., & Abdukaxarova, M. F. (2024). Coronavirus in the republic of uzbekistan during 2020-2023 retrospective epidemiological analysis of the disease (tashkent city as an example). World Bulletin of Public Health, 33, 108-114.
29. Mirtazayev, О. М., Briko, N. I., Matnazarova, G. S., & Saidkasimova, N. S. (2019). Scientific, methodological and organizational bases of management of the epidemic process in case of salmonellous infection in Uzbekistan. Central Asian Journal of Medicine, 2019(4), 72-80.
30. Матназарова, Г. С., Азизова, Ф. Л., Брянцева, Е. В., & Хамзаева, Н. Т. (2022). Вакцинопрофилактика Covid-19 в Узбекистоне.
31. Matnazarova, G. S., Xamzayeva, N. T., & Kurbaniyazova, M. O. (2024). BOLALARDA SARS-COV-2 INFEKSYASINING O ‘ZIGA XOS XUSUSIYATLARI VA OSHQAZON ICHAK TRAKTI BILAN BOG ‘LIQ XOLATLAR.
32. Миртазаев, О. М., Матназарова, Г. С., & Магзумов, Х. Б. (2023). ЗООНОЗНЫЙ САЛЬМОНЕЛЛЁЗ-БОЛЕЗНЬ ЦИВИЛИЗАЦИИ.«. микробиологиянинг долзарб муаммолари» мавзусидаги республика илмий-амалий анжумани, 132.
33. Садирходжаева, А. А., Турсунова, О. А., & Шарипова, З. У. (2018). Влияние кислородтранспортной системы крови на тканевую гипоксию у детей с сахарным диабетом I типа. Молодой ученый, (8), 48-51.
34. Ахмедова, Д. И., & Ашурова, Д. Т. (2012). Влияние интегрированного подхода по профилактике микронутриентной недостаточности на некоторые показатели физического развития детей в возрасте 3 лет Республики Каракалпакстан. Педиатрия.-Тошкент, 3-4.
35. Ахмедова, Д. И., Ишниязова, Н. Д., Салихова, Г. У., & Ашурова, Д. Т. (2012). Особенности психологического развития детей дошкольного возраста. Педиатрия.-Тошкент, 3-4.
36. Садирходжаева, А. А., & Ашурова, Д. Т. (2022). hs-CRP в сыворотке крови как маркер асептического воспаление стенок сосудов у детей с сахарным диабетом 1 типа. In Молодые ученые-медицине (pp. 109-113).
37. McKinney, S. M., Sieniek, M., Godbole, V., et al. (2020). International evaluation of an AI system for breast cancer screening. Nature, 577, 89–94. (Although primarily for breast cancer, demonstrates generalizable AI applications in imaging relevant to stroke detection.) https://doi.org/10.1038/s41586-019-1799-6